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网络产品普遍存在网络外部性(Network Extemality)，当一种产品对用户的价值随着采用相同产品或可兼容产品的用户增加而增大时，用户的增加会吸引更多的新用户的加入，该产品的市场份额也会随之扩大；反之，使用该产品的人数减少，用户的效用亦随之减少，如此循环，该产品的市场份额逐渐缩小。而在这两种情况之间，必定存在某一分界点，即网络服务提供商所追求的市场临界值( Critical Mass)。P2P流媒体(Peer-to-PeerStreaming)的技术特性使得越多用户同时使用同一P2P流媒体产品，其传输速度会越快、传输质量也会越高，又由于P2P流媒体产品多为免费使用的在线产品，这让用户人数的多少成为影响P2P流媒体产品使用效果的必然因素，所以P2P流媒体市场具有网络外部性。
由于网络外部性的存在，P2P流媒体的市场份额既是用户选择的结果，又是用户选择的依据，这使得现在的P2P流媒体市场份额与过去的市场份额有着某种程度的联系，而这种联系，在时间序列模型中表现为AR(Autoregression，自回归)现象。再者，产品在经历市场临界值的前后，其市场份额的成长速度会有显著的变化，以时间序列的观点来看，就相当于非线性的情况和制度转换模型中转折点的概念。
因此，本论文根据P2P流媒体产品具有网络外部性的特点，采用非线性STAR(Smooth Transition Autoregression，平滑转换自回归)模型，研究样本区间内P2P流媒体产品市场份额的变化情况，确定市场临界值并对市场作出预测分析。市场份额是P2P流媒体产品市场状况的反映，而市场临界值则是P2P流媒体产品发展壮大的一个重要的参考指标，市场份额的分析、市场临界值的确定和市场份额的预测不仅使P2P流媒体网络服务提供商更清楚地了解自身的市场位置，更为风险投资商和广告商在抓住市场机遇时提供了有力的依据，促进决策过程的有效进行。